利用torch.nn.paralleldata_parallel()实现神经网络模型的并行计算

torch.nn.DataParallel() 是一个包装器，它可以在多个GPU上并行计算神经网络模型。它将模型复制到每个GPU上，并在每个GPU上独立地计算输入数据的不同部分，最后将结果合并。

为了说明如何使用torch.nn.DataParallel()，我们将以一个简单的示例来说明。假设我们要使用并行计算在两个GPU上训练一个简单的卷积神经网络模型来进行图像分类。

首先，我们需要定义一个卷积神经网络模型。在本例中，我们将使用一个简单的卷积神经网络模型，该模型具有两个卷积层和两个全连接层。

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
        self.relu2 = nn.ReLU()
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(8*8*32, 100)
        self.relu3 = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(100, 10)
        
    def forward(self, x):
        out = self.conv1(x)
        out = self.relu1(out)
        out = self.pool1(out)
        out = self.conv2(out)
        out = self.relu2(out)
        out = self.pool2(out)
        out = out.view(out.size(0), -1)
        out = self.fc1(out)
        out = self.relu3(out)
        out = self.fc2(out)
        return out

接下来，我们需要定义数据加载器来加载训练数据。在本例中，我们将使用 CIFAR-10 数据集。

import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定义数据转换，将输入数据转换为范围在[-1,1]之间的张量
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

# 加载训练数据集
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                            download=True, transform=transform)

# 定义数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=128,
                                           shuffle=True, num_workers=2)

然后，我们可以初始化一个卷积神经网络模型，并将其包装在torch.nn.DataParallel()中。

model = SimpleCNN()
model = nn.DataParallel(model)

接下来，我们需要定义损失函数和优化器。

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

然后，我们可以开始训练模型。

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)

        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if (i+1) % 100 == 0:
            print ('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'
                   .format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item()))

在训练过程中，torch.nn.DataParallel() 会自动将输入数据分割为多个小块，并在每个GPU上独立地计算。在每个epoch的每个batch上，每个GPU将计算其自己的损失和梯度，并在更新模型参数之前通过合并这些损失和梯度来进行同步。

以上是使用torch.nn.DataParallel()实现神经网络模型的并行计算的简单示例。在实际应用中，你可能需要根据自己的计算机配置和数据集的大小来选择并行计算的方式。